//
//  Problem1605.swift
//  TestProject
//
//  Created by 武侠 on 2021/5/21.
//  Copyright © 2021 zhulong. All rights reserved.
//

import UIKit

/*
 1605. 给定行和列的和求可行矩阵
 给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum ，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和。换言之你不知道矩阵里的每个元素，但是你知道每一行和每一列的和。
 请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意 非负整数 矩阵，且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。
 请你返回任意一个满足题目要求的二维矩阵，题目保证存在 至少一个 可行矩阵。

 示例 1：
     输入：rowSum = [3,8], colSum = [4,7]
     输出：[[3,0],
           [1,7]]
     解释：
         第 0 行：3 + 0 = 3 == rowSum[0]
         第 1 行：1 + 7 = 8 == rowSum[1]
         第 0 列：3 + 1 = 4 == colSum[0]
         第 1 列：0 + 7 = 7 == colSum[1]
         行和列的和都满足题目要求，且所有矩阵元素都是非负的。
         另一个可行的矩阵为：[[1,2],
                           [3,5]]
 示例 2：
     输入：rowSum = [5,7,10], colSum = [8,6,8]
     输出：[[0,5,0],
           [6,1,0],
           [2,0,8]]
 示例 3：
     输入：rowSum = [14,9], colSum = [6,9,8]
     输出：[[0,9,5],
           [6,0,3]]
 示例 4：
     输入：rowSum = [1,0], colSum = [1]
     输出：[[1],
           [0]]
 示例 5：
     输入：rowSum = [0], colSum = [0]
     输出：[[0]]
 提示：
     1 <= rowSum.length, colSum.length <= 500
     0 <= rowSum[i], colSum[i] <= 108
     sum(rows) == sum(columns)
 */
@objcMembers class Problem1605: NSObject {
    func solution() {
        print(restoreMatrix([3,8], [4,7]))
        print(restoreMatrix([5,7,10], [8,6,8]))
    }
    
    /*
     贪心：
     我们知道 [i][j] 在rowSum[i]和colSum[j]中，那它肯定 <= rowSum[i]和colSum[j]
     贪心：那么我们给位置[i][j]一个值，只要他满足 <=rowSum[i]和colSum[j]即可，这样rowSum[i] -= 这个值，colSum[j] -= 这个值，然后继续计算其他位置
     我们给他一个什么值呢？因为它的范围是：(0<= 值 <= min(rowSum[i], colSum[j]))，那我们极致一下，直接给他最大值min(rowSum[i], colSum[j])，这样会让后面的几个数变成0
     */
    func restoreMatrix(_ rowSum: [Int], _ colSum: [Int]) -> [[Int]] {
        var tRowSum = rowSum
        var tColSum = colSum
        // 创建数组
        var result:[[Int]] = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: colSum.count), count: rowSum.count)
        
        for i in 0..<tRowSum.count {
            for j in 0..<tColSum.count {
                result[i][j] = min(tRowSum[i], tColSum[j])
                tRowSum[i] -= result[i][j]
                tColSum[j] -= result[i][j]
            }
        }
        return result
    }
}
